# 使用 Hadoop 提交 JAR 文件的指南
在大数据处理领域,Hadoop 作为一种强大的分布式计算框架,广泛应用于数据存储与处理。为了在 Hadoop 上运行应用程序,通常需要将 Java 应用程序打包成 JAR 文件并通过特定的命令提交。本文将介绍如何在 Hadoop 中提交 JAR 文件,并附上示例代码以及相关图示,帮助大家更好地理解这一过程。
## 1. Hadoop JAR 提            
                
         
            
            
            
            文章目录一、概述1)Hadoop发行版本1、Apache Hadoop发行版2、DKhadoop发行版3、Cloudera发行版4、Hortonworks发行版5、华为hadoop发行版2)Hadoop1.x -》 Hadoop2.x的演变3)Hadoop2.x与Hadoop3.x区别对比二、Hadoop的发展简史三、Hadoop生态系统 一、概述Hadoop是Apache软件基金会下一个开源分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-24 10:14:28
                            
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            目录一、WordCount代码(一)WordCount简介1.wordcount.txt(二)WordCount的java代码1.WordCountMapper2.WordCountReduce3.WordCountDriver(三)IDEA运行结果(四)Hadoop运行wordcount1.在HDFS上新建一个文件目录2.新建一个文件,并上传至该目录下3.执行wordcount命令4.查看运行结            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            reduce阶段就是处理map的输出数据,大部分过程和map差不多1 //ReduceTask.run方法开始和MapTask类似,包括initialize()初始化,根据情况看是否调用runJobCleanupTask(),
  2   //runJobSetupTask(),runTaskCleanupTask()。之后进入正式的工作,主要有这么三个步骤:Copy、Sort、Reduce。
             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            两个package都能实现map reduce计算过程。mapred老,基本不用,mapreduce是新。(先引个别人的,自己的以后再写)FileInputFormat和FileOutputFormat在mapred和mapreduce中都有定义,刚开始脑海里对这些都没有概念,就引用了mapreduce中的FileInputFormat和FIleOutputFormat。这样操作就带来了后面的问题            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            IDEA向Hadoop集群提交作业环境搭建windows环境:IntelliJ IDEA 2017.2.3、JRE: 1.8.0_152-release-915-b11 、hadoop-2.7.4.tar.gz、hadoop-common-2.2.0-bin-master.rar一、windows下配置hadoop环境1.解压hadoop-2.7.4.tar.gz到c盘(或者任意目录)解压hado            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-13 18:37:06
                            
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            写MapReduce程序创建一个Job执行时一般使用下面这个方法System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);今天来分析以下Job是如何被执行的waitForCompletion方法中真正提交job的代码如下:/**
   * Submit the job to the cluster and wait for it to finish.            
                
         
            
            
            
            在描述任务提交之前,有必要先了解一下部分基础知识。一、基础知识此处基础知识涉及HDFS基本操作命令、Hadoop自带例子程序和Yarn的监控界面。1.1 几个常见的HDFS操作命令想要在Hadoop平台上运行MapReduce程序,首先要将数据从本地上传到HDFS集群上,通常涉及到表1-1中的几个命令。表1-1本文要用到的几个HDFS命令序号命令功能1hdfs  dfs  -m            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              1.WordCount代码  
   自带的wordCount程序执行 
   本地执行
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar wordcount /wc/input1/ /wc/output1/
查看结果
hadoop fs -cat /wc/output1/part-r-00000  package com.ghgj.ma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概念:Hadoop有一个叫DataJoin的包为Data Join提供相应的框架。它的Jar包存在于contrib/datajoin/hadoop-*-datajoin。为区别于其他的data join技术,我们称其为reduce-side join。(因为我们在reducer上作大多数的工作)reduce-side join引入了一些术语及概念:      &nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何在Hadoop中使用“hadoop jar”命令提交任务并指定依赖包
作为一名经验丰富的开发者,我将教您如何在Hadoop中使用"hadoop jar"命令提交任务并指定依赖包。首先,让我们来看一下整个过程的步骤:
```mermaid
journey
    title Submitting Hadoop Job with Dependency
    section Create            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近开发完一个springboot项目,打包成jar包之后要部署到Linux服务器上面运行,我用的nohup java -jar 命令,但是代码更新之后重新部署的时候覆盖原来的项目,又要手动运行ps -ef|grep jar包名 去查找进程,然后kill -9 去kill进程,有时候nohup进程老是kill不掉,只能多试几次,烦不胜烦。后来专门花时间研究了一下脚本和本地window上传文件到li            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-20 19:10:53
                            
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            MapReduce 过程详解 Hadoop 越来越火, 围绕Hadoop的子项目更是增长迅速, 光Apache官网上列出来的就十几个, 但是万变不离其宗,大部分项目都是基于Hadoop commonMapReduce 更是核心中的核心。那么到底什么是MapReduce,它具体是怎么工作的呢?关于它的原理,说简单也简单, 随便画个图喷一下Map 和 Reduce两个阶段似乎就完了。 但其实这里面还包            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-02 13:54:18
                            
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            # Hadoop Jar 提交 YARN 任务时的内存溢出问题
在大数据处理领域,Hadoop 是一项重要的技术,其中 YARN(Yet Another Resource Negotiator)作为资源管理器,负责管理和调度大规模集群中的资源。然而,在提交 YARN 任务时,开发者有时会遇到内存溢出(OutOfMemoryError)的问题,这不仅会导致任务失败,还可能影响整个集群的性能。本文将            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-15 03:24:27
                            
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            目录概述使用场景整体架构基本概念 
  缓存指令(Cache directive)缓存池(Cache pool)cacheadmin命令行接口 
  命令使用帮助缓存指令命令 
    addDirective:添加一个新的缓存指令listDirectives:列出缓存指令modifyDirective:修改缓存指令removeDirective:删除一条缓存指令removeDirectives:            
                
         
            
            
            
            https://nowjava.com/jar/search/hadoop-hdfs-2.7.7.jar 
**对于Hadoop1.x.x版本,只需要引入1个jar: hadoop-core 
对于Hadoop2.x.x版本,需要引入4个jar: hadoop-common hadoop-hdfs hadoop-mapreduce-client-cor            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在hadoop集群中经常用hadoop jar向hadoop集群提交jar包运行分布式程序。
这里hadoop是$HADOOP_HOME/bin目录下的一个核心脚本,也是hadoop集群所有启动脚本的核心脚本,这个脚本最重要的就是把Hadoop依赖的库$HADOOP_HOME/share和配置文件目录            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 向Hadoop集群提交一个Jar:科普与实践
Hadoop是一个开源框架,用于在普通硬件集群上存储和处理大数据。它由Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型组成。本文将介绍如何向Hadoop集群提交一个Jar包,并运行MapReduce作业。
## Hadoop集群环境准备
在开始之前,确保你已经搭建好了一个Hadoop集群。这通常包括一个NameNode和多个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一,hadoop环境安装:  1,JDB安装(1.8版本以上)    1:安装jdk 随意选择目录 只需把默认安装目录 \java 之前的目录修改即可    2:安装jre→更改→ \java 之前目录和安装 jdk 目录相同即可     注:若无安装目录要求,可全默认设置。无需做任何修改,两次均直接点下一步。   安            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            bin/hadoop jar xxx.jar mainclass args
……  这样的命令,各位玩Hadoop的估计已经调用过NN次了,每次写好一个Project或对Project做修改后,都必须打个Jar包,然后再用上面的命令提交到Hadoop Cluster上去运行,在开发阶段那是极其繁琐的。程序员是“最懒”的,既然麻烦肯定是要想些法子减少无谓的键盘敲击,顺带延长键盘寿命。比如有的人就写了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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